Meteorologia aplicada aos ecossistemas santiago vianna cuadra

Meteorologia e a Agricultura:
Modelos matemáticos.

Santiago Vianna Cuadra
4 de Dezembro de 2012.

Papel da Agrometeorologia
Sentelhas/Angelocci

Fisiologia Vegetal

Construções Fitopatologia/Ento
Rurais mologia

Meteorologia
Agrícola
Produção
Animal Irrigação

Produção Conservação
Vegetal Preparo do do solo
solo

Clima e Tempo
A Meteorologia Agrícola tem papel fundamental tanto no planejamento
agrícola como nas tomadas de decisão

Planejamento Agrícola Tomadas de Decisão

Minimiza o risco
associado à atividade
Baseado no clima local e no agrícola Baseadas nas condições do tempo
balanço hídrico do solo que define vigentes e previstas, que definem
as estações seca e úmida as condições atuais de temperatura
e de disponibilidade hídrica do solo

Zoneamento agroclimático
Semeadura / Colheita, Irrigação, Preparo do
Época mais adequada de semeadura solo, Controle fitossanitário, Medidas
Planejamento topo e microclimático contra eventos adversos
LCE 360 - Meteorologia Agrícola Sentelhas/Angelocci

O Clima (Variabilidade) e a Agricultura no
estado do Rio Grande do Sul

Mapa da diferença
média entre a precipitação
pluviométrica e a
evapotranspiração
potencial (P-ETp) durante
os meses de
dezembro, janeiro e
fevereiro (período 1976-
2005) no Estado do Rio
Grande do Sul (Fonte:
Fepagro, não publicado).


Produtividade das culturas de soja, milho e arroz irrigado, no Estado do Rio
Grande do Sul, em 23 safras agrícolas e anomalia da Temperatura da
Superfície do Mar (TSM), na região do Niño 3.4. As cores vermelha, azul e
cinza representam, respectivamente, eventos de El Niño, La Niña e Neutros.
4,0 8,00
Niño 3.4 Soja Arroz Milho
3,0 7,00

Produtividade (Toneladas/ha)
2,0 6,00
Anomalia de TSM (oC)

1,0 5,00

0,0 4,00

-1,0 3,00

-2,0 2,00

-3,0 1,00

-4,0 -

2010/11
2011/12
1989/90
1990/91
1991/92
1992/93
1993/94
1994/95
1995/96
1996/97
1997/98
1998/99
1999/00

2009/10
2000/01
2001/02
2002/03
2003/04
2004/05
2005/06
2006/07
2007/08
2008/09

Ano Safra


Algumas recomendações técnicas gerais de convivência com o
problema da deficiência hídrica em culturas anuais:
 Para a definição da época de semeadura, consultar o zoneamento
agrícola para a cultura;
 Escalonar época de semeadura/plantio, utilizando cultivares de
ciclo diferentes;
 Utilizar a densidade de plantas indicada para a cultura;

 Dar preferência ao plantio direto na palha ou mobilizar o mínimo
possível o solo por ocasião do seu preparo e semeadura;
 Descompactar o solo, quando necessário;

 Observar a prática da rotação de culturas;

 Consultar o serviço de previsão de tempo e clima para o
planejamento, manejo e execução das operações agrícolas;
 Racionalizar o uso da água e irrigar quando necessário
preferencialmente nos períodos críticos, utilizando métodos mais
eficientes para irrigação.

Modelos de Produtividade Agrícola

 Zoneamento Agrícola de Risco Climático

 Modelos de simulação do
desenvolvimento, crescimento e produtividade
de culturas – “Crop Models”.

 Modelos biofísicos de simulação do
desenvolvimento, crescimento e produtividade
de culturas.

Zoneamento – Portarias (219/2010 - RS)
Nota técnica

- Metodologia: parâmetros agrometeorológicos e fisiologia da cultura

• Regime pluviométrico (chuvas – série de dados com mais de 10 anos);
• Coeficiente de cultura (Kc) durante as fases fenológicas;
• Balanço hídrico;
• ISNA – Índice de Satisfação de Necessidade de Água;

- Solos: simplificados em três classes

• Tipo 1: > 10 e < 15% de argila
• Tipo 2: < 35% de argila
• Tipo 3: > 35% de argila

Fonte: (Almeida, 2010) - Embrapa
Clima Temperado

Zoneamento Agrícola de Risco
Climático
Índice de Satisfação das Necessidades Hídricas - ISNA

1
Yr/Ym

0,8
Genótipo 2 ISNA = ETr/ETm
0,6

0,4

0,2 Yr/Ym
Genótipo 1
0
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1

Rendimento em grãos
ETr/ETm Fonte: (Marin, 2005) - Embrapa
Informática Agropecuária

Fonte: (Marin, 2005) - Embrapa

ET (mm)

0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
Es
ta
b
Es .
ta
b
Es .
t
D ab.
es
.V
Climático

D eg.
es
.V
D eg.
es
.V
D eg.
es
.V
e
ETr
ETm

Fl g.
or
Chuva

es
c.
Fr
ut
if.

Fase Fenológica
Fr
Passo Fundo/RS - Semeadura 10/09/04

ut
if.
Fr
ut
Fase Crítica

if.
Fr
u
M tif.
at
ur
M ac .
at
ur
ac
.
0
de prob.

50
100
150
200
250

Chuva (mm)
valor do ISNA
com 80%

Climático
Passo Fundo/RS
Fase Crítica: Se ISNA>0,65
Semeadura 10/09/04 prod. assegurada

20000
100% Yp
Produtividade - kg/ha

16000
Yr
12000

8000

4000 Ciclo 133 dias
0%
0
to

to

ão
o

ão
iv
en

en

aç
aç
at
im

cim
et

ur
ific
ec

eg

at
es

ut
l

M
be

.v

Fr
or
es
ta

Fl
D
Es

f(graus-dia)
Fase Fenológica


o
Temp. Ar ( C) - ET (mm)

0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
50
Es
ta
b
Es .
ta
b.
Es
ta
D

ETr
Passo Fundo/RS

es b.
.V Chuva
Semeadura 10/11/04

D eg.
Climático

es
.V
e
Fl g.
or
es
ETm

c.
Fr
ut
if.
Fr
ut
if.
Fr
ut
Fase Crítica:

if.

Fase Fenológica
Fr
u
M tif.
at
ur
ac
M
at .
ur
M ac .
at
ur
M ac .
at
ur
ac
.
80% de prob.

0
50
100
150
200
250
valor do ISNA com

Chuva (mm)

Climático
Passo Fundo/RS Produtividade
Fase Crítica Se ISNA>0,65
Semeadura 10/11/04 assegurada
prod. assegurada

16000
100% Yp
14000
Produtividade - kg/ha

12000
10000 Yr

8000

6000
4000
2000 117 dias
0%
0
to

to

ão
o

ão
iv
en

en

aç
aç
at
im

cim
et

ur
ific
ec

eg

at
es

ut
l

M
be

.v

Fr
or
es
ta

Fl
D
Es

f(graus-dia)
Fase Fenológica

Climático

Cultura : SOJA (140 dias) - Dois Irmãos/TO
100% Out Nov Dez
Set

Jan
80% Nov
Out

L.Vermelho Dez
Pr(ISNA>65%)

60%

Ago
Set L.Vermelho
40% Fev Amarelo
Jan

20%
Jul
Neossolo
Ago
Fev Mar Quartzarênicos
Mar Abr Mai Jun Jul
0%
data de semeadura

ZONEAMENTO AGROCLIMÁTICO DA CULTURA DA SOJA
NO ESTADO DE MATO GROSSO
CICLO : TARDIO SOLO : TIPO 2 SEMEADURA : 01/10 a 10/10

-

-

-
- 08º 38' -

- 12º 58' -

- F A V O R Á V E L
17º 18' -

45 km
D E S F A V O R Á V E L

61º 40' 56º 25' 50º 58'
-

-

-
MAA/FINATEC/EMBRAPA-CNPSo-CPAC/DNAEE/INMET


-

-

-
- 08º 38' -

- 12º 58' -

- F A V O R Á V E L 17º 18' -

45 km

61º 40' 56º 25' 50º 58'
-
-

-


-

-

-
- 08º 38' -

- 12º 58' -

- F A V O R Á V E L 17º 18' -

45 km

61º 40' 56º 25' 50º 58'
-

-

-

Modelos biofísicos de agro-ecossistemas

Kumar et al. (2005)

Genealogia dos modelos de
superfície terrestre

Fonte: Costa 2009.

Simulação do balanço de massa
e energia nos ecossistemas
wate r snow

LAI upper PAR, g s, ci, An

physiologically based formulations
T air, T leaf,qair, cs of canopy photosynthesis
and conductance

wate r snow
physically-based model of snow
LAI low er PAR, g s, ci , An temperature, extension and depth
snow puddle
T air, T leaf,qair, cs
wate r ice
T soil1 ice1 10 cm
T soil2 ice2 15 cm
T soil3 ice3 25 cm
T soil4 ice4 50 cm

Tsoil5 ice5 100 cm

Tsoil6 ice6 200 cm

physically-based model of soil
temperature, soil moisture and
soil ice with depth
Tsoil7 7 ice7 400 cm

Tsoil8 8 ice8 400 cm

Figur e 2

Transferência de Energia e Massa
 Adicionalmente, o modelo calcula explicitamente todos os fluxos de
energia (transferência de radiação e dissipação de calor) e massa entre
os ecossistemas terrestres a Atmosfera
dTu Su I u
cu c w Wu Hu LvEu
dt LAI u
dTs Ss Is
cs c w Ws Hs L v Es
dt SAI
dTl Sl I l
c c w Wl Hl LvEl
l dt LAI l
f u LAI u H u f u SAI H s
a Ta T12 b T34 T12 0
cp cp
f l LAI l H l
b T12 T34 1 fi g Tg T34 f i i Ti T34 0
cp
f u LAI u E u f u SAI E s
a qa q12 b q 34 q12 0

* f l LAI l E l
b q12 q 34 1 fi g qg q 34 f i i q* (Ti ) q 34 0

Sg Ig g c p Tg T34 g L v q soil q * (Tsoil ) q 34 g Tg Tsoil 0

Representação da Fotossíntese

An = Ag – Rd An: net photosynthesis
Ag: gross photosynthesis
Ag = min (Je, Jc , Js) Rd: maintenance respiration

CO2i * Fotossíntese Limitada pela Luz: 3é eficiência
Je 3 PAR
CO2i 2 * quântica, * é ponto de compensação para fotos.
bruta (Rubisco carboxylase/oxygenase).
Vm CO2i *
Jc Fotossíntese Limitada Pela Rubisco
[O2 ]
CO2i Kc 1
Ko

Vm Vm ax Tvm Máxima capacidade da Enzima Rubisco

*
Jp * Fotossíntese Limitada Pela utilização da
Jc 3T 1
CO2i CO2i triose fosfato. Onde T=Vm/8.2

Estrutura da vegetação é
determinada pelo balanço do carbono
4 reservatórios de Carbono: Raiz, Caule, Folha e Grão
(Sacarose)

Fotossíntese e Transpiração:
condutância estomática

Collatz equations (1991):

Leuning equation (1995):

Zoneamento Agrícola de Risco Modelos Biofísicos
Climático

Inclusão de Culturas Agrícolas
 Exemplo: Cana de Açúcar

Fatores Abióticos: Temperatura
10 5 365
csc4_2.3
Vm CO2i * 360
USR_0.3

Jc 0
0 nee_0.3
USR_1.5
[O2 ] -5
355
NEE_1.5
CO2i Kc 1 -10 350
USR_2.3

Ko -10
NEE_2.3

345
-20
-15
Todos os parâmetros 340

-30 -20
utilizados no modelo da 335

-25
fotossíntese limitada pela -40
330

Rubisco são dependentes
-50
Observado -30
9 11 13 15 17
325
Day_avg
da temperatura, assim, as 8 10 12 14 16 18
10 4
respostas da temperatura -60 Fc LAI
NEE_IBIS
incorporadas no modelo 0
-70 0
NEE_USR

são críticos para a -10
5 10 15 20 25 30 35 40
3
NEE ( mol m-2 s-1)

precisão do modelo
-20
-10

-30 2

-40
-20
1
-50
NEE
-60

-70
Simulado -30
10 12 13 15 17 19 20 22 24 25 27 29 30 32 34 36 12 29
0
5 2 9 6 3 0 7 4 1 8 5 2 9 6 3 0
5 10 15 20 25 30 35 40

Temperatura

Fatores Abióticos: Temperatura
10 5 365
csc4_2.3
USR_0.3
360
0 nee_0.3
0
USR_1.5
355
-5 NEE_1.5
-10 USR_2.3
350
NEE_2.3
-10
345
-20
-15
340

-30 -20
335

-40 -25 330

-50
Observado -30
9 11 13 15 17
325
Day_avg
8 10 12 14 16 18
10
-60 Fc LAI 4
NEE_IBIS
0 NEE_USR
-70 0
5 10 15 20 25 30 35 40
-10 3
NEE ( mol m-2 s-1)

-20
-10

-30 2

-40
-20
-50 1
NEE
-60

-70
Simulado -30
10 12 13 15 17 19 20 22 24 25 27 29 30 32 34 36 12 29
0
5 10 15 20 25 30 35 5 402 9 6 3 0 7 4 1 8 5 2 9 6 3 0

Evapotranspiração Horária

ET x T ET x RH
0.8 0.8
Simulated Simulated
0.7 0.7
OBS OBS
0.6 0.6
ET (mm.hour-1)

ET (mm.hour-1)
0.5 0.5

0.4 0.4

0.3 0.3

0.2 0.2

0.1 0.1

0.0 0.0
5 10 15 20 25 30 35 40 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Air Temperature (oC) Relative Humidity (%)

Austrália – Agrometeorológico

• Três tratamentos de irrigação:
100 - reposição a taxa 1.0 x ETo
125 - reposição a taxa 1.25 x ETo
FRW – Irrigação por sulco.

Austrália
9 60

Precipitation and Irrigation (mm.day-1)
Observado
Evapotranspiration (mm.day-1)

Simulado
6 40

3 20

0 0
1

61

121

181

241

4

64

124

184

244

304

364
Days After Ratooning (DAR)

rain irrigation (100) OBS (100) Simulated (100)

1.0 x ETo Cuadra et al. (2012)

Austrália
9 60

Observado

6
Simulado 40

3 20

0 0
1

4
61

121

181

241

64

124

184

244

304

364

rain irrigation (125) OBS (125) Simulated (125)

1.25 x ETo Cuadra et al. (2012)

Austrália
9 60

Observado

Simulado
6 40

3 20

0 0
1

61

121

181

241

4

64

124

184

244

304

364

rain irrigation (FRW) OBS (FRW) Simulated (FRW)

Sulco Cuadra et al. (2012)

Simulações para as meso-regiões do
IBGE (4 maiores produtoras de cana)

São José do
Rio Preto
Araçatuba
Ribeirão
Preto

Baurú

Meso-Regiões (IBGE) –
Produtividade média (1990-2005)

•A produtividade 81
média é bem OBS Simulated
80
simulada para
79
todas as meso- Yield (t.ha-1)
regiões 78
consideradas 77
(desvios inferiores a 76
1,5%)
75
•Parte da Araçatuba Bauru Ribeirão S. J. do Rio
variabilidade Preto Preto
espacial foi Meso-Regions
capturada nas
simulações.
Cuadra et al. (2012)

Aplicando para Gana (África)
Rendimento histórico simulado cana de açúcar para a região do
rio Daka (Gana) sob uma série de regimes de irrigação.
A perspectiva de exportação de
tecnologia de biocombustíveis do
Brasil para Gana, e 18 outros
países africanos (Ben Barka e
Mlambo 2011), levanta questões
urgentes sobre sustentabilidade
ambiental e da capacidade de
iniciativas do cultivo de culturas
para aliviar a pobreza nesses
países. Em particular, há uma
necessidade urgente de avaliação
rigorosa do delicado equilíbrio
entre a
produtividade, lucratividade, irriga
ção, recursos hídricos e dos
meios de subsistência da
Black et al. (2012) população local.

Grandes Desafios

 Monitoramento ambiental

 Planejamento Territorial

 Previsão sazonal de Safra

 Mudanças climáticas e sues
impactos na agricultura

Monitoramento Ambiental:
Fluxos de H2O, CO2 e CH4 do Ecossistema

Auxiliar no Planejamento
territorial

8º DISME/INMET e CPPMet/UFPEL
Anomalia de TSM (oC)
0,0
1,0
2,0
3,0
4,0

-4,0
-3,0
-2,0
-1,0

1989/90
1990/91
1991/92
1992/93
Niño 3.4

1993/94
1994/95
1995/96
Soja

1996/97
1997/98
1998/99
Arroz

1999/00
2000/01
2001/02
Ano Safra

2002/03
Milho

2003/04
2004/05
2005/06
Previsão sazonal de Safra

2006/07
2007/08
2008/09
2009/10
2010/11
2011/12
-
1,00
2,00
3,00
4,00
5,00
6,00
7,00
8,00

Produtividade (Toneladas/ha)

 Richard A. Muller (July 2012):
Mudanças Climáticas Globais

Berkeley Earth Team
Surface Temperature trends

Secas Recentes na Amazônia

Anomalias de Precipitação

Exemplo de Tendências
Climáticas na nossa região

Fonte: Steinmetz et al. (2005)

Relação Produtividade e Temperatura

• A relação geral entre
a produtividade anual
simulada e a
temperatura média é
similar a observada.
• Ambas relações
apresentam um ajuste
polinomial com
máxima produtividade
para temperaturas
médias em torno de
23oC

IMPACTO DO AQUECIMENTO GLOBAL NA REDUÇÃO DO RISCO
DE FRIO EM ARROZ IRRIGADO NO RIO GRANDE DO SUL

Temperatura mínima do ar (Tn) menor ou igual a 15°C, no mês de fevereiro.

Fonte: Steinmetz et al. (2005)

Proposta de Atuação Integrada

Modelagem dos
Ecossistemas Naturais e Agrícolas

Bonan et al., 2008. Science 320:1444-1449

Serviços Climáticos
Prestados pelos ecossistemas

biophysical regulation
GHG regulation
Climate regulation value
Climate
cooling

0
warming
Climate

tropical forest temperatre boreal forest sugarcane miscanthus
evergreen
montane forest

Anderson-Teixeira et al. (2012) - Nature Climate Change

Obrigado.

Santiago Vianna Cuadra
santiago.cuadra@embrapa.br

http://www.cpact.embrapa.br/agromet/

4 de Dezembro de 2012.

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